202X
年
X
月
X
日
中国
电
子智
脑
建
设项
目
(
一期
)
立
项报
告
2024
年
6
月
Evaluation only.
Evaluation only.
Created with Aspose.Slides for Java 24.8.
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Copyright 2004-2024 Aspose Pty Ltd.
Copyright 2004-2024 Aspose Pty Ltd.
项
目方案
二
项
目
计
划
三
可行性分析
四
项
目目
标
一
项
目
预
算
五
其他
说
明
六
Evaluation only.
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立
项
背景
国
务
院国
资
委近期召开
“AI
赋
能
产业焕
新
”
中央企
业
人工智能
专题
推
进
会上
,
要求中央企
业
要加快布局和
发
展智能
产业;
加快建
设
一批智能算力中心等
。
会
议
明确
,
央企要把
发
展人工智能放在全局工作中
统
筹
谋
划
,
深入推
进产业焕
新
,
加快布局和
发
展人工智能
产业,
把主要
资
源集中投入最需要
、
最有
优势
的
领
域
。
内生需求
•
智能化支撑集
团发
展
•
数字化建
设
的必
经
之路
•
管理体系重建的必要手段
•
支撑区域
产业
布局
外部需求
•
树
立智能化企
业应
用的行
业标
杆
•
体
现
央企技
术
担当
•
技
术
前沿
“
先行先
试
”
•
构建
AI
应
用的
实验
田
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集
团
各部
门业务
需求
汇总
•
科技委
:
1
)动态
周迅
:
大量情
报
数据需人工一一
查
看
,总结归纳,
希望大模型
对
与集
团产业
关
联
高的情
报
自
动进
行
总结。
2
)态势
研判
:
人工建立情
报
关
联,
判断情
报
的真
实
性及价
值,
耗
费
大量人力与
时间,
希望大模型
辅
助生成以提升效率与客
观
性
。
•
产业规
划部
:
1
)标
准
报
告
输
出
:频
率高
,负责
部
门
和人
员
可能有
变
更
,
希望把
过
往的文档整合作参考
,
可以
查询
信息
、
作
为
生成文档的依据
2
)
公文写作
:
需求大
,
希望使用已有公文
训练
大模型
,
使文章更
贴
合集
团
需求
3
)经营风险监测:
希望将
风险
的
逻辑、
条件内置
进
模型
,
AI
智能
识别经营风险。
•
财务
部
:
1
)
快
报
分析
:专业
性
强,
市面上的大模型写无法
满
足写作需求
,
需要
经过
集
团
材料
训练过
的
AI
写作工具
。
2
)
智能
BI
分析
:
希望能提供
给领导
及分析人
员,
能找出数据
现
象背后真正的原因
,
借助大模型的知
识积
累
给
出分析思路参考
。
•
党建工作部
1
)
公文写作
:
日常公文写作需求大
2
)舆
情
监
控
:
包括
舆
情周
报、
自媒体号合
规监
控
,
希望大模型
辅
助
监
控
舆
情及自媒体号合
规
情况
。
3
)
文宣材料生成
:
文宣
视频
生成需求大
,视频库
里的大量
视频,
希望
视频
理解打
标签,
方便
查
找
。
新
闻
稿
辅
助撰写
:
需求大
,
希望大模型能
辅
助生成
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集
团
企
业
大
脑
1-3
期整体
规
划
蓝图
企
业经营
分析
数据智
查
助手
信息智能展示
集
团
智能化
应
用
场
景梳理
运
营
管理
智能
文宣
科技
情
报
数智
办
公
通用公文写作
定制化
报
告模板
品宣
视频
生成
新
闻
智能撰写
制度
图谱
合
规
制度
问
答
数据解析
添加
标题
OCR
识别
知
识图谱
情
报
大模型
NLP
检
索
RPA
支撑
支撑
支撑
AI
能力
平台
审计
合
规
情
报简报
生成
情
报
价
值鉴
定
情
报趋势
研判
支撑
机器学
习
知
识检
索
知
识
生成
集
团
智算底座
简历
自
动
匹配
人才智能
评
估
人力
知
识
管
理系
统
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企
业
大
脑
一期建
设
目
标
总
体目
标:
以集
团
内
场
景
应
用
需求
为牵
引
,
打磨智算底座上
大模型
训练
与推理平台
,
构建可持
续优
化的以大模型能力
为
核心的
智能
检
索增
强
和
文档生成
能力平台
,树
立两个
标
杆性
智能
应
用
,
达到
“
演示即可售
卖
”
,实现
集
团战
略决策和管理运
营
方面的智慧化升
级。
智算底座
推
动
智算底座构建
,
在已有
数据中台基
础
上
,进
一步集成非
结
构化数据和外部情
报
数据
,训
练
构建服
务
大型集
团
企
业
的垂直
领
域大模型
企
业级
智能服
务层
智能
检
索增
强
:实现
基于大模型
的全域信息
检
索增
强
和
语义问
答
式交互能力
文档生成
:实现
模
块
化智能写作
和重写
编辑
能力
标
杆
应
用
信息情
报
工作站
:
自
动
化情
报
信
息解
读
与知
识
融合研判
智能公文写作
:
智能公文写作助
手
,赋
能公文及
报
告写作
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项
目目
标
一
项
目
计
划
三
可行性分析
四
项
目方案
二
项
目
预
算
五
其他
说
明
六
Evaluation only.
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智能公文写作
场
景
应
用
场
景能力
基
础
能力
智算底座
GPU
算力集群
大模型
训练
框架
高效推理方案
向量
嵌入
搜索
增
强
情
报
信息采集
非
结
构化解析
多模
态
理解
领
域
知
识
知
识库
音
视频
解析
向量
数据
库
LLM
企
业
知
识
动态
构建
文档生成
场
景模板
语
音服
务
动态调
度
nl2sql/2cypher
问
答引擎
知
识图谱
图
表解
读
CEC
智
脑
建
设
框架
方案特点
•
大模型基
础
能力沉淀
:
以
应
用需求
牵
引
,
沉淀企
业级
大模
型通用服
务
能力
统
一向上服
务
•
自演
进
性
:
依托大模型能力
,
持
续
沉淀企
业
知
识
信息
,让
系
统
智能能力持
续
演
进
升
级
•
非
结
构化信息
处
理与理解
:
拓展系
统处
理信息的
边
界
,实现
全
域数据的智能化
检
索
通用公文写作
信息情
报
工作站
AI
研判
AI
智
鉴
AI
简报
智能运
营
分析
(
二期
)
数据智
查组
手
数据深度洞察
智
脑
数据解
读
审计
合
规
平台
(
二期
)
合
规
制度
问
答
案件制度关
联
制度
图谱
定制化
报
告模
板
Evaluation only.
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信息情
报
工作站
解决科技情
报
格式复
杂,
表述多
样,
人工
处
理
难
度大
、处
理
时
效底的
问题
1.
AI
简报
:
依托大模型技
术,实现对
非
结
构化信息
,
如
PDF
、专
利文本
、
技
术
新
闻
等
进
行
综
合
处
理
,总结
要点
,
自
动
形成
简报
2.
AI
智
鉴
:
在理解情
报
内容的基
础
上
,结
合情
报时
效
、
情
报
来源
、
情
报
技
术
价
值
等内容
,
自
动实现
情
报
分
级,节
省研判
时间
3.
AI
研判
:
基于大模型技
术,
构建情
报
知
识
网
,实现对
复
杂
新
兴
技
术
“
点
”
、
“
线
”
、
“
面
”
、
“
体
”
的立体研判
情
报
大模型
LLM
AI
简报
AI
智
鉴
AI
研判
Evaluation only.
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信息情
报
工作站
—— AI
简报
功能描述
:
根据用
户输
入的情
报
分析需求
,
比如
“
半
导
体制造行
业
最近半年的
发
展
趋势?
”
,
全自
动
生成
结
构化情
报简报,
示
意如
图。
•
指定情
报
来源
:
可由用
户
指定情
报
来源
(
科技新
闻、
科技博客
、专
利数据
库
等
),
或者按照自
动
化情
报评
级,选择
高
质
量信息来源
。
•
结
构化
总结
:
可由用
户
指定或模板
设计简报
的生成
结
构和需要关注和
总结
的内容
。
•
情
报
溯源
:
所有呈
现
的
报
告内容
,
都
详细
列出信息出
处。
方便用
户进
行内容的
审
核和校
验。
半
导
体制造
业
的
发
展
趋势简报
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AI
简报
能力一
:
基于主
题
的模
块
化智写
支持将文章拆分
为
多个模
块,
独立定
义
每个模
块
的内容要求及来源
,
使
AI
生成的文章内容更精确
、
可控
。
Evaluation only.
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AI
简报
能力二
:
人机交互的智能
审
核及重写
AI
润
色
:
可
对
大模型生成的内容提出修改要求
,
由大模型重写
、润
色
,
不断完善
报
告内容
。
文档
编辑:
用
户
可直接
对
文档的内容和格式
进
行
编辑,实现
端到端的文档写作流程
。
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信息情
报
工作站
—— AI
智
鉴
功能描述
:
科技情
报
涉及的范
围
广泛
,
技
术难
度高
,
信息量
庞
大
,应
用大模型
技
术
和知
识
网
络,实现对
科技情
报
信息的交叉
验证
和
对
比研判
,
以确定
情
报
的真
实
性
、权
威性和指
导
价
值,
提升情
报检
索及
筛选
效率
。
•
真
实
性
认证
:
由
专
家确定一批
权
威情
报
来源
,
由大模型
对权
威来源
的情
报进
行
识读
和存
储。对
新情
报
除比
对权
威情
报
来源以外
,还
可
有大模型
识别
情
报
的
发
布人
、发
布内容的
质
量
,
以及与已
经
入
库权
威情
报进
行内容比
对,综
合判断情
报质
量
。
•
情
报
分
级
:
由大模型
综
合考察情
报
的
权
威性
、产业
关
联、
主体关
联、
真
实
性
,
以及和已知
权
威情
报
的关
联对
比
,评
估情
报
真
实
的参考价
值,设
置
A
、
B
、
C
三个等
级。
真
实
性
评
分
价
值
分
级
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信息情
报
工作站
—— AI
研判
功能描述
:
情
报
研判工作
单
条情
报
的信息往往不
够,
需构建情
报
知
识
网
,进
行立体研判分析
。
根据大模型
对
情
报
信息的关
键
要
素抽取和情
报
知
识
网
络
上关
联查询,为
用
户
提供持
续
交互式
情
报
研判平台
。
•
情
报简
述
:
情
报
内容摘要
,
快速了解情
报
内容
•
信息
补
充
:
展示
该
情
报
其他关
联报
道
,结
合各家媒体意
见综
合研判
•
情
报
关
联
:
由
给
定情
报
信息
,查询检
索相关情
报,
允
许
用
户
在情
报
网
络
上交互式
浏览检
索
•
影响分析
:
结
合集
团
及子公司
产业
布局情况
,评
估
该
情
报对
集
团
的影响
。
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痛点:
•
情
报获
取
时
效性低
•
缺乏个性化的情
报获
取渠道
方案:
实时
情
报
信息
获
取,用
户
可随
时获
取自己赶
兴
趣的情
报
根据用
户
的
历
史搜索和偏好,提供
个性化的信息和分析
报
告。
15
信息情
报
工作站
——
核心能力建
设
1
、
更精准的情
报检
索
痛点:
•
关
键词检
索情
报
效率低,需二次人
工
筛选
方案:
训练
情
报
大模型,能理解复
杂
的
语
义
和上下文,提供更加准确和相关
的情
报
和分析。
2
、
情
报
分析与价
值
挖掘
痛点:
•
对
情
报
信息的价
值认
知依
赖
个人的
行
业
理解及
经验
•
情
报
研判需要
综
合关
联
情
报进
行整
体分析
方案:
利用大模型的
强
大
计
算能力和算法,
自
动
从海量情
报
中挖掘出有价
值
的
信息和模式
构建知
识图谱
,揭示数据之
间
的复
杂
关系,提供更深入的情
报
洞察。
3
、
个性化的情
报
推荐
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智能公文写作
——
场
景需求分析
用
户
痛点
市面上大模型文档生成
产
品的常
见问题
产
品思路
公文数量多
拟
稿周期
长
写文思路窄
素材收集
难
审
核效率低
大模型生成内容
,
缺乏溯源
,
准确性
无法保
证
生成指令
过
于
简单,难
以
对
具体段落
的内容和来源自定
义
配置
1
、
内容不受控
2
、
格式不
规
范
公文大多有
规
范模板
,
如果不支持按
格式生成
,
会
导
致后
续
修改
时间长
3
、
准确性
难
以保
证
•
多来源参考
用
户
可上
传
多个文档作
为
参考
资
料
,轻
松整合各
类
信息
,
生成的内容
标
注来源
文档
。
•
模
块级
自定
义
配置
支持用
户输
入多
级
写作提
纲,
并
针对
每
一
级
提
纲
提出具体的写作要求
,实现
个
性化的内容定制
。
•
一
键
生成全文并持
续
AI
润
色
根据配置自
动
生成完整的文章供用
户编
辑
使用
,
可
继续
画出段落或句子
继续优
化
产
品特色
:
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智能公文写作
——
方案概
览
制
式
公
文
文
宣
材
料
确定主
题
收集素材
文档写作
审
核校
对
基
础
功能
文
档
类
型
内部系
统
全网信息
上
传
文档
文本粘
贴
步
骤
提出文章基本要求
细
化各模
块
具体要求
持
续润
色
确定内容来源
,
作
为
生成参
考依据
确定文档内容主
题、对
象
机器初
审
人工复
审
子步
骤
支持多
样
化来源
主
题
描述
字数限制
写作
风
格
背景信息
全文要求
多
级
提
纲
的自定
义
模
块
独特的内容来源
模
块
独特的内容要求
补
充指令
AI
润
色
模
块
定制要求
定制化
报
告模板
总结归纳
佳句推荐
知
识检
索
写作思路
知
识问
答助手
辅
助
错别
字
检测
标
点
错误检测
智能
查
重
用
词
不当
检测
多方面智能
审
核
智能推荐
多文档信息整合
模
块
化内容定制
AI
润
色
内容溯源
智能
审
核
公文写作大模型
基于海量
、
多
类
型
、
高
质
量的真
实
公文
进
行模型
训练
专
家指
导
SFT
数据构建
,
保
证
模型生成的内容达成可用
标
准
内置多种
标
准模版
通用公文写作模板
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智能公文写作
——
定制化
报
告生成
结
合集
团
日常写作
场
景
,
定制化
专门
的
结
构化
报
告写
作模板
,
将
报
告拆分
为
多个模
块,
独立定
义
每个模
块
的内容要求及来源
,
可生成出具有深度和广度的
报
告
。
•
高效性
:
大幅
缩
短
报
告制作周期
,
减少人工干
预,
提高工
作效率
。
•
专业
性
:
利用大模型的知
识库检
索和
审
核能力
,
确保生成
的
报
告内容
专业、
准确
。
•
一致性
:
在
处
理大
规
模数据
时
保持分析
逻辑
和表述
风
格的
一致性
。
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智能公文写作能力一
:
AI
智能
创
作
,
一
键
成文
输
入
标题
背景等主要信息
,
AI
自
动
生成思路大
纲,
一
键
全文
,
操作
简单,创
作高效
。
•
主
题
的模
块
化智写
,
可
针对
每一
级
提
纲进
一步
细
化具体写作要求
,
配置内容的来源
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智能公文写作能力二
:
AI
润
色
优
化
,
持
续
提升
提供了完善的内容智能修改和
编辑
工具
,
可
对
文章内容
进
行内容
润
色
、
改写
,
通
过
提升交互
能力
,
助力用
户
高效
创
作
。
•
内容
润
色
:
公文
风
格文本
润
色
,让
文章的
表达更
专业,
内容更
饱满
•
内容改写
:
可
对
大模型生成的内容提出修
改要求
,
由大模型重写
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智能公文写作能力三
:
AI
审
核校
对,
提升合
规
性与准确性
对
公文内容
进
行
错别
字
、
用
词
不当
、标
点不当
等
错误进
行
审
核校
对,
自
动
生成校
对结
果
,
依据
错误标识,
可以迅速
锁
定并核
查
以及一
键
更正
,
涵盖常
见
的文本
错误类
型
,
保障文稿
输
出
质
量
。
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智能公文写作能力四
:
AI
问
答助手
,
材料整理好助手
问
答助手帮你整理
资
料
、
政
务
知
识库
解答
,
提供准确的背景
资
料或参考文献
。
也可以提供好
词
佳句素材
,辅
助充
实
公文内容
。
•
总结归纳:
快速
总结
文章核心内容
•
知
识
与信息
检
索
:
用
户
可以直接
询问资
料特定政策
、
法
规、
数据等信息
•
佳句推荐
:
为
你推荐公文写作常用的佳句
、词语
等素材
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智能公文写作能力五
:
内置常用公文模版
,
快速写稿
支持常用公文
类
型的模版
,选择
模版后
,
人工只需填写文档的背景
、
提要
、
要求等概要描述
,
由大模型生成文档具体内容
。
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CEC
智
脑拟
拓展的数据源
内部数据
外部数据
数据
类
型
数据清
单
宏
观经济
重大会
议报
告
、领导讲话、统计
局公告
、
国家
/
地
方
产业
政策
、
消
费趋势
市
场
情
报
需求
结
构
、
招投
标
公告
、
市
场
研
报、
上市公司
财报
行
业
情
报
发
展
趋势报
告
、竞
争格局
、
政策法
规、
技
术创
新
技
术
情
报
新
兴
技
术发
展
趋势、
技
术标
准
、专
利信息
、
技
术
KOL
演
讲、
国外技
术发
展
报
告
竞
争
对
手
产
品和服
务、
市
场
策略
、
研
发动态、
人力
资
源
①
管理
报
告
:
自
动
更新采集集
团
内部的各
类
管理
报
告
、
企
业
期刊
杂
志
、
企
业
网站新
闻视频
和重大事件等
。
②
公文
规
范
:
集
团
公文写作要求
、规
范
、
培
训
材料等
。
③
公文文档
:
集
团
已有的
报
告
、
通知
、请
示
、纪
要
、
函等
公文文档
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CEC
智
脑
与智算底座的关系
AI
计
算集群
智能云
计
算平台
PaaS - AI
平台
MaaS
大模型
CEC
基座大模型
政
务
大模型
金融大模型
情
报
大模型
L1/L2
共性
应
用
技
术
对话问
答
内容生成
检
索增
强
NL2SQL
示范
应
用
模型智能体
政
务
示范
应
用
金融示范
应
用
L0
信息情
报
工
作站
智能公文写
作
审计
合
规
平
台
(
二期
)
智能运
营
分析
(
二期
)
CEC
智
脑
写作大模型
本
项
目相关建
设
内容
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平台
对
接关系
情
报
信息平台
数据中台
CEC
智
脑
蓝
信
政策文件
领导
人
讲话
互
联
网
舆
情
产业
法案
框架
协议
产业动态
企
业
信息
产业
会
议报
告
蓝
信工作台
情
报
工作站
AI
简报
AI
智
鉴
AI
研判
情
报
信息
情
报
信息文件
数据抽取
智能公文写作
公文写作
公文模板
审
核校
对
蓝
信广播号
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CEC
智
脑
大模型
选
型与
评测
方案
目
标:
•
充分
调
研已有开源
、闭
源模型能力
,
了解技
术
上限
,选择
具有可行性的大模型方案
属性
模型名称
参数
规
模
闭
源
gpt4
Gemini
千
问(
阿里
)
Baichuan
ChatGLM3
sqlcoder
7B/13B/34B
开源
LLama2
7B/13B/70B
Baichuan
7B/13B
ChatGLM3
6B
Mistral
7B
、
8x7B
Qwen
1.8B/7B/14B/72
B
Yi
6B/9B/34B
大模型
评
估范
围
需
评
估的模型能力
类
型
•
图
表
识读
能力
:输
入表格
类
数据
,
按照引
导,输
出数据特征表述
•
数据分析能力
:
逐
层递进,输
出数据分析
逻辑
的能力
•
指令跟随能力
:
根据
输
入
场
景
,调
用不同工具的能力
•
信息合成能力
:
按照
Prompt
要求
,
准确合成情
报
数据的能力
模型
评
估方式
•
各
类
能力分
别
由
gpt4
生成
评
估数据
,
每
类
至少
100
个
样
本
,
数据
绘图
部分生成
300
个
问题
•
分
别
由不同模型生成
问题
回答
,
以
gpt4
为标
准
,
做人工
评
估
•
代
码
生成
类,
由机器
进
行自
动
化
评
估
•
指令跟随能力
,
采用
现
有的开源数据集
进
行
测试
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28
CEC
智
脑
大模型
训练
方案
模型名称
参数
规
模
训练
方法
Baichuan
13B
Freeze
Mistral
7B
Full Turning
Qwen
72B
LoRA
Yi
34B
LoRA
拟
采用的基座模型
(
根据
评测结
果再
调
整
)
模型
训练
的任
务
与数据
•
图
表理解能力
:
数据采用
财经
网站关于股价
变动
的文字解
读
和企
业
研
报
中的文字解
读为
基
础,结
合
gpt4
生成的文字
,进
行
训练
•
数据分析能力
:
数据采用
专业
教材文本
为
主
,
定向增加
专业
能力
•
指令跟随能力
:
开源数据集
•
信息合成能力
:
采集已有情
报
信息作
为训练
数据源
目
标:
•
在开源模型基
础
上
,
基于基于
评测
数据
,选择
基
础较
好的模型做
进
一步任
务
适配性
训练
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Parser
系
统
关
键
技
术
分解
用
户输
入
垂
类语
料
PDF
Word
PPT
Excel/
表格
音
视频
Splitter
句子分割
分
级标题
语义
分割
表格分割
Meta
提取
Embedding
Ada-002
M3E
金融
专
用
语
料模型
存
储
ES
FAISS
Chromadb
知
识库
金融知
识
信
贷
知
识
审计
知
识
外部
领
域知
识
多路召回
BM25
混合召回
HyDE
合成
排序
Top-K
粗排
定制精排
Prompt
定制模板
交互生成
LLM
GPT3/4
Baichuan
Chat-GLM
金融
LLM
意
图
理解
关
键词
抽取
LLM
语
法解析
Embedding
知
识
融合
智能
应
用
场
景
知
识问
答
舆
情
监
控
AI
Agent
外部工具
调
用
nl2sql
知
识图谱检
索
制度
检
索
案例分析
场
景模板
情
报
反
查
自助研判
问
答生成
html
md
Router
开源框架
算法研
发
数据构建
依
赖
LLM
功能性
自助
编
排
企
业级
部署
监
控跟踪
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进阶
功能
:
•
文档
结
构解析
(
研
报、财报、报
告
)
•
表格
结
构解析
(
研
报、财报)
丰富可靠的文档解析能力
基本功能
:
•
支持常用文档格式解析
,
PDF
、
Word
、
PPT
、
Excel
、
Html
、
Markdown
、
Mindmap
等
,
包括
PPT
中的
结
构
图
•
支持
OCR
,图
片版
PDF
,
JPG/PNG
等
,
包括
特定
图
形解
析
,
如印章
、签
名等
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智能化文档分片能力
文档分片
规则
分割
长
度分割
分隔符
/
正
则
匹配
文档
结
构分
割
章
节识别
(
法
规、
条
款
)
段落
,对话
语义
理解分
割
段落
语义识
别
表格分割
表
头、
字段
识别
结
构分割
Meta
信息提
取
自
动
提取关
键
信息
语义
Label
内容衍生
生成
问
答
对
生成摘要
金融大模型
NLP
模型
规则
/
模板
章
节识别
段落
Meta
信息
{
章
节:职责
分工
,
条目
:总
体要求
}
LLM
生成
问
答
表
格
识
别
与
分
割
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金融
领
域文本嵌入模型
核心能力
1.
主流
Embedding
模型支持
,
text embedding 002
、
智源
BEG
系列
、
M3E
系列等
2.
垂直
领
域嵌入模型定制
训练
,
基于用
户
数据
训练优
化
,
以支持特定
词
表
,
如
产
品名称
、
活
动
名称等
3.
基于
领
域知
识图谱
的嵌入增
强
(
前沿研究
)
,应
用
领
域知
识图谱
的先
验
知
识,
提升嵌入模型
领
域知
识
不足
问题
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智能
AI
能力构建方案
数据采集与
积
累
模型基
础
能力构建
基于行
业
大模型的
应
用构建
核心目
标
广泛采集和解析内外部
业务
数据
,
整合多源
头
数据
,
数据
类
型涵盖音
视频、
表格
、图
表
、
文本等各种形式的多模
态
数据
技
术栈
针对
特定
业务场
景
,
定向
优
化方案
。
根据任
务
需求
,
利用
业务
数据
对
模型
进
行微
调
并且
利用多种增
强
技
术辅
助大模型
。
数据收集
+
数据清洗
+
指令数据构建
模型
选
型
+
模型全参
训练
+RLHF
模型指令微
调
+ RAG +
知
识图谱
打造适配企
业
知
识场
景的私有化部署大模型
,
具
备
企
业场
景的良好决策推理能力和知
识
整
合能力
。
公网数据收集
具体目
标
私有数据整理
持
续
收集数据并且提升数据
质
量
公开
数据集
政
务
法
规
市
场报
告
数据
报
表
制度
规则
会
议
/
总结
全参
训练
使用
优质
数据集
,
增
强
推理能力和决策能
力
。
依靠企
业
数据
,
注入行
业
知
识
理解力
。
RLHF
控制模型
输
出内容
导
向正确
,对话风
格符
合企
业
工作
场
景
。
提升
对话
能力和具体任
务
理解能力
,
适配
上下游
应
用
,
例如知
识图谱、检
索系
统。
指令微
调
根据
实际应
用情况
,选择
合适的
ai
技
术辅
助大模型生成
。
利用
图谱
增加推理能力和分析能力
,
利用
RAG
技
术
提升大模型的信息准确度
。
检
索增
强
根据数据和
应
用持
续调
整模型
训练
方案
Evaluation only.
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Copyright 2004-2024 Aspose Pty Ltd.
系
统应
用开
发
架构
Evaluation only.
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系
统
部署方案
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项
目目
标
一
项
目方案
二
可行性分析
四
项
目
计
划
三
项
目
预
算
五
其他
说
明
六
Evaluation only.
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开
发
推
进计
划
第一
阶
段
T+2
月
•
完成数据中台接入和内部非
结
构化数
据采集与
汇
聚
•
完成需求
调
研和
详细设计
•
完成文本生成
、
智能公文写作的技
术
验证
与效果
评
估
•
检
索增
强
系
统
框架完成
(
文本部分
)
第二
阶
段
T+8
月
•
完成全部数据
层
建
设
•
“
信息情
报
平台
”
和
“
智能公文写作
”
上
线,
具
备对
外演示能力
。
•
探索企
业
智
脑产
品
对
外
输
出
第三
阶
段
T+11
月
以构建基于集
团
智算底座的大模型
检
索增
强
能力
和
智能公文写作
为
重点
,
与关
键业务
部
门协
同
,优
先落地算法
成熟度高
、
智能效果
显
著的
场
景
应
用
,
同
时坚
持探索前沿智能
场
景
,
持
续
推
进
企
业
智
脑
建
设。
•
完成系
统试
运行及
项
目
验
收
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Copyright 2004-2024 Aspose Pty Ltd.
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项
目
进
度
计
划
T+1
T+2
T+3
T+4
T+5
T+6
T+7
T+8
T+9
T+10
T+11
项
目准
备
环
境
资
源
产
品研
发
内部
测试
产
品运
维
项
目
验
收
开
发资
源准
备
完成
,
数据准
备
完成
完成整体回
归测试,
系
统
上
线试
运行
完成方案
评审、
需求
设计评审
完成公文写作
开
发
完成信息情
报
工作站开
发
Evaluation only.
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项
目人
员
投入
(
一期
)
投入
总
人数
:
20
人
预计总
工期
:
8
个月
预计总
人月
:约
120
人月
(
一期
)
功能开
发(
13
人
)
项
目
经
理
项
目
总监
业务
分析
师
(2
人
)
UI
设计师(
2
人
)
测试
工程
师
(1
人
)
职责
分配
项
目
总监
对项
目
进
程
进
行决策
,协调
和解决双方合作中的
问题
等
。
项
目
经
理
负责项
目
计
划的制定
,
各期工作
计
划的安排
。
负责项
目各
组
之
间
及合作方的各
项协调
工作等
。
负责
与用
户
沟通
,进
行需求
调
研
、
挖掘
、
分析
、
引
导
并
归纳
用
户
需求等
。
UI
设计组
对产
品做出
视觉设计,对页
面
进
行
优
化等
。
功能开
发组
根据
业务
需求制定技
术
开
发
方案和
计
划
,
配合及推
进
关
联业务
部
门
的开
发进
度
,负责业务
模
块
开
发
等
。
测试
工程
师
制定
、编
写
软
件
测试
方案与
计
划
,执
行
测试,
提交
测试执
行
报
告等
。
业务
分析
师
负责
与用
户
沟通
,
进
行需求
调
研
、
挖掘
、
分析
,
引
导
并
归纳
用
户
(
客
户
)
需求
。
配合架构
师
与开
发
人
员
沟通分析需求的可行性
、
合理性
,
参与需求
汇报
与
评审。
分析
项
目
,规
划
产
品路
线图,
提出
产
品需求
满
足路
线
和
现
有
产
品改
进
路
线。
通
过
各种手段
,
收集分析同
类软
件
产
品的功能
,
提出
软
件改
进
建
议
和功能需求
。
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智
脑
一期的持
续
运
营
方案
1
2
3
4
成
立
运
营
团
队
智
能
化
迭
代
优
化
产
品
体
验
促
进
创
新
运
营对
象
:
各子公司
。
目的
:
建立集
团
内智能能力持
续优
化机制
运
营对
象
:业务
用
户。
目的
:
提升
产
品
稳
定性
、为
大模型
补
充
领
域知
识
运
营对
象
:业务
用
户。
目的
:优
化
产
品
,
保持
产
品的生命力
运
营对
象
:
全部
。
目的
:扩
大知名度
,
加速各部
门、
子公司的
产
品落地
集
团
与
中
电
金
信
联
合
成
立
“
智
脑
运
营
小
组
”
。
专
职
负
责
制
定
集
团
智
能
化
战
略
、
跟
踪
业
界智能技
术发
展
趋势、
收集各子公司智能化需求
、
培养集
团
智能化人才
。
在
集
团
内
开
展
年
度
“
智
能
大
赛
”,
将
企
业
智
脑
作
为
平
台
基
石
,
鼓
励
集
团
各
部
门
、
各
子公司开
发
多
样
化
、创
新化的智能
场
景
应
用
由
智
脑
运
维
团
队
,
持
续
收
集
领
域
数
据
和
用
户
反
馈
数
据
,
不
断
对
大
模
型
做
增
量
学
习
。
保持基于大模型的智能化能力服
务
可持
续
更新
优
化
。
洞
察
行
业
前
沿
,
紧
跟
技
术
热
点
,
建
立
完
善
的
用
户
反
馈
机
制
。
形
成
从
需
求
—>
功
能
迭代
—>
反
馈
的完整
闭环,
持
续
升
级产
品
版本
。
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项
目目
标
一
项
目方案
二
项
目
计
划
三
可行性分析
四
项
目
预
算
五
其他
说
明
六
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经济
效益分析
——
直接效益
节约
240
万
/
年
20
人*
12
月*
50%*2
万
节约
192
万
/
年
20
人*
12
月*
40%*2
万
情
报侧
效益
20
名情
报
人
员
收集研判效率提高
40%
高效
查阅
情
报
信息
公文写作效益
20
名各部
门
公文人
员
工作效率提升
约
50%
高效公文写作
每年
节约
人力成本
(
50
人使用
)
一年
节
省
432
万
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经济
效益分析
——
间
接效益
企
业
智
脑
CEC
智
脑
作
为
集
团
首个集决策、
检
索
为
一体的大模型基
础
平台
可以被集
团
内的各子公司共享
和复用,避免了重复建
设
的精
力和成本投入,有助于提高整
个集
团
的效率。
CEC
智
脑
作
为
具
备强
大数据
处
理
和分析能力的大模型
产
品,
对
外
展
现
出集
团
的技
术领
先和
创
新能
力,增
强
集
团
在
领
域的知名度,
提升集
团
品牌的形象和影响力。
CEC
智
脑
作
为
集
团
在大模型
领
域的
标
杆,更可能
为
集
团带
来承担国家
级
更重大的
项
目的机会,
进
一步提
升集
团
更高
层
面的声誉和地位,同
时
也
积
极响
应
了国家提出“
AI
赋
能
产业焕
新”的新要求。
CEC
智
脑
提供更
专业
、更持
续
、
更精准的技
术
服
务
,同
时
以更
优
惠的价格助力兄弟集
团
推
进产业
焕
新,加快
发
展和落地人工智能
产业
。
能力复用
标
杆效
应
品牌形象
产业
推
进
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可行性
论证
——
集
团优势
•
集
团
内具有完整自主可控的智能
计
算
产业
生
态
•
提供从
GPU
芯片
、
存
储、
操作系
统、
算力集群到
“
源启
”
企
业
级应
用底座
基
础设
施
优势
•
中
电
金信有丰富的企
业级应
用研
发经验
•
在
AI
领
域已
经
完成大量金融机构的
项
目交付
软
件研
发优势
•
中国
电
子作
为
集
团
型
软
件服
务
企
业,对
比其他央国企
,
具有
丰富的市
场
触达能力
•
与市
场
上各个行
业
密切沟通
,
掌握智能化方面第一手的市
场
需求
市
场优势
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需集
团协
同的需求
需要集
团
和相关方在以下
时间节
点提供如下具体帮助
:
第一
阶
段
T+1
月
•
确
认
和沟通
GPU
算力
资
源需求
第二
阶
段
T+2
月
•
业务
需求方配合共同
设计
确
认应
用
场
景
•
常用公文文档收集
第三
阶
段
T+4
月
•
完成
GPU
算力
资
源下
发
•
完成
70B
以上
规
模全参数
训练环
境
搭建
•
数据中台完成情
报
信息平台数据接口
开
发
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项
目目
标
一
项
目方案
二
项
目
计
划
三
项
目
预
算
五
可行性分析
四
其他
说
明
六
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项
目概算
——
专
家
评审
经专
家
组评审项
目初步
总预
算由
511.7
万元
调
整
为
419
万元。
调
整后的
项
目
预
算在确保
项
目
质
量和
进
度的前提下,有效降低了成本,提高了
项
目的
经济
效益和可操作性。
子系
统
模
块
/
流程
金
额
(万元)
评审
后金
额
(万元)
情
报
工作站
25.6
25.6
大模型推理
11.1
11.1
大模型
训练
14.5
14.5
智能公文写作
33.4
33.4
大模型推理
16.4
16.4
大模型
训练
17.0
17.0
总计
59.0
59.0
定制功能开
发
产
品采
购
大模型
训练
与推理
子系
统
模
块
/
流程
金
额
(万元)
评审
后金
额
(万元)
平台管理
41.0
3.4
功能
权
限管理
15.8
0.0
敏感
词
管理
9.9
0.0
数据
权
限管理
11.9
0.0
用
户
管理
3.4
3.4
情
报
工作站
132.1
103.9
AI
简报
13.9
9.9
AI
研判
24.2
13.2
AI
智
鉴
13.9
11.3
对话
13.2
7.9
情
报库
24.5
19.2
情
报
推荐
30.8
25.2
图谱
schema
管理(定制化开
发
)
2.3
2.3
图谱
数据构建(定制化开
发
)
2.3
7.9
用
户
交互
7.1
7.1
智能公文写作
102.8
76.0
大
纲
生成
11.9
9.9
工具模板管理
6.6
5.5
公文管理
18.5
17.7
公文
库
6.8
6.8
公文
审
核
(字
词
、
标
点、敏感
词审
核)
11.9
5.3
公文生成
7.9
7.9
公文写作
(文本
编辑
器)
11.9
2.3
内容
润
色
4.0
4.0
用
户
交互
3.4
2.5
知
识库
构建
2.3
2.3
知
识库
助手
17.8
11.9
总计
275.9
183.3
子系
统
金
额
(万元)
备
注
大模型知
识问
答系
统
93.5
中
电
金信成本价格
知
识图谱
平台
80.0
中
电
金信成本价格
语
音交互
3.3
采
购
成本价:
语
音
识别
,
5000/
年
* 3
年,每年
150
万次
调
用量
语
音合成,
6000/
年
* 3
年,每年
150
万次
调
用量
总计
176.8
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项
目目
标
一
项
目方案
二
项
目
计
划
三
其他
说
明
六
可行性分析
四
项
目
预
算
五
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Copyright 2004-2024 Aspose Pty Ltd.
中
电
金信
优势说
明
中
电
金信作
为
中国
电
子旗下成
员
企
业,
在人工智能
、
大数据
处
理
、
机器学
习
等核心技
术
上有深厚
积
累
,
具
备
自主研
发
和
定制化开
发
大模型的能力
,
有近
30
年的
软
件开
发经验
和工程交付
经验,
具
备
超大
规
模
、
高复
杂
性
、
高
质
量要求的
软
件开
发
和交付能力
。
丰富的大模型开
发经验:
中
电
金信具
备
金融大模型开
发经验,
在
检
索增
强、
内容生成
、
模型智能体
、
知
识图谱
等
领
域有深厚
的技
术积
累
。
优质
的
AI
人才
储备:
一大批人
员毕业
于国内外知名高校
,
曾
任
职
于阿里
、
之江
实验
室
、华为、
百度
、腾讯
等知名企
业
的
专
职
AI
研
发团队。
深厚的技
术
及
产
品
储备:
具
备
成熟
产
品
“
数据
资
源平台
”
、
“
模
法
师
平台
(
AI
算法开
发)
”
和
“
鲸图
平台
(
知
识图谱
平台
)
”
等
产
品
,
AI
发
明
专
利
50
余
项、
参与
8
项
行
业标
准指定
,顶级
AI
会
议论
文
20
余篇
。
发
明
专
利
(50
项
+)
产
品
软
著
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Copyright 2004-2024 Aspose Pty Ltd.
谢
谢
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